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名词解释
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编译环境包:编译环境包是指在Linux系统中,为了成功编译和安装软件(如Python源码包)所需的一系列开发工具和库文件。在本文的上下文中,用户需要通过`yum install`命令安装gcc-c++、gcc、make、cmake等编译器和构建工具,以及zlib-devel、bzip2-devel、openssl-devel、ncurse-devel、libffi-devel等依赖库的开发版本。这些编译环境包确保了Python 3.7源码能够顺利被编译为可执行文件,并最终得以安装。
Python源码包:Python源码包指的是由Python官方或其他开发者提供的未经编译的原始代码集合。在文章中,用户下载的是Python 3.7.3版本的源码包,通常以`.tar.xz`格式压缩。获取源码包后,用户可以解压并根据自身需求进行配置、编译及安装,这样可以灵活地选择安装路径、启用特定功能优化等操作,相较于直接使用系统预装或已编译好的二进制包,提供了更高的定制化程度。
软链接(Symbolic Link):软链接是Linux操作系统中的一个概念,它类似于Windows系统中的快捷方式。在升级Python版本的过程中,为了切换默认使用的Python版本,用户创建了指向新版本Python和pip执行文件的软链接。具体来说,在CentOS 7中,将/usr/bin/python和/usr/bin/pip分别替换为指向/usr/local/python3/bin/python3.7和/usr/local/python3/bin/pip3的新软链接。通过这种方式,当在终端输入"python"或"pip"时,系统实际上会调用新版本的Python解释器和包管理器,从而实现对默认Python版本的更改。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在完成CentOS 7系统中Python 2.7至Python 3.7的升级后,为了进一步提升对Python环境管理及版本切换的理解和实践能力,您可以关注以下几方面的
1. 深入理解Python虚拟环境(Virtualenv与conda):Python虚拟环境是开发人员进行多项目管理、隔离不同项目依赖的重要工具。通过学习如何创建和使用virtualenv或Anaconda的conda环境,您可以在同一系统上为每个项目轻松配置独立的Python版本。
最新资讯:Python官方已推荐使用`python -m venv`命令创建虚拟环境,取代了原先的virtualenv工具,以更好地整合到标准库中,提供更原生的支持。
2. Python包管理器pip的高级用法:掌握pip的最新功能如缓存加速下载、依赖解析优化以及如何锁定依赖版本等,可以有效提高Python项目的部署效率和稳定性。
实时动态:随着Python 3.7及更高版本的发布,pip也持续迭代更新,引入了诸如pip-tools这样的辅助工具,用于生成精确的requirements文件,确保项目在任何环境下都能获得一致的依赖包版本。
3. 系统服务对Python版本的依赖处理:在Linux系统中,除yum外,还有许多服务和程序可能依赖于特定版本的Python。了解如何查询和适配这些服务的Python版本需求,并结合 alternatives 或 update-alternatives 等系统工具进行版本切换,对于运维工作至关重要。
实例分享:在最新的Fedora CoreOS和Ubuntu Server发行版中,开发者已经开始采用systemd单元文件中的执行路径指向特定Python版本,从而实现了更加灵活的服务管理。
4. Python 2向Python 3迁移的最佳实践:尽管本文介绍了如何在CentOS 7中并存Python 2.7和Python 3.7,但在实际应用中,最终目标往往是全面迁移到Python 3。阅读关于代码迁移、兼容性问题解决、以及利用2to3工具进行自动化转换的教程和案例,将有助于您的项目平滑过渡。
综上所述,随着Python生态的不断演进,理解和掌握Python版本管理、虚拟环境运用以及服务依赖关系,将成为现代开发运维工程师必备技能之一。同时,密切关注Python社区发布的最新资源和指南,能帮助您紧跟技术潮流,确保系统和应用始终保持最佳状态。
1. 深入理解Python虚拟环境(Virtualenv与conda):Python虚拟环境是开发人员进行多项目管理、隔离不同项目依赖的重要工具。通过学习如何创建和使用virtualenv或Anaconda的conda环境,您可以在同一系统上为每个项目轻松配置独立的Python版本。
最新资讯:Python官方已推荐使用`python -m venv`命令创建虚拟环境,取代了原先的virtualenv工具,以更好地整合到标准库中,提供更原生的支持。
2. Python包管理器pip的高级用法:掌握pip的最新功能如缓存加速下载、依赖解析优化以及如何锁定依赖版本等,可以有效提高Python项目的部署效率和稳定性。
实时动态:随着Python 3.7及更高版本的发布,pip也持续迭代更新,引入了诸如pip-tools这样的辅助工具,用于生成精确的requirements文件,确保项目在任何环境下都能获得一致的依赖包版本。
3. 系统服务对Python版本的依赖处理:在Linux系统中,除yum外,还有许多服务和程序可能依赖于特定版本的Python。了解如何查询和适配这些服务的Python版本需求,并结合 alternatives 或 update-alternatives 等系统工具进行版本切换,对于运维工作至关重要。
实例分享:在最新的Fedora CoreOS和Ubuntu Server发行版中,开发者已经开始采用systemd单元文件中的执行路径指向特定Python版本,从而实现了更加灵活的服务管理。
4. Python 2向Python 3迁移的最佳实践:尽管本文介绍了如何在CentOS 7中并存Python 2.7和Python 3.7,但在实际应用中,最终目标往往是全面迁移到Python 3。阅读关于代码迁移、兼容性问题解决、以及利用2to3工具进行自动化转换的教程和案例,将有助于您的项目平滑过渡。
综上所述,随着Python生态的不断演进,理解和掌握Python版本管理、虚拟环境运用以及服务依赖关系,将成为现代开发运维工程师必备技能之一。同时,密切关注Python社区发布的最新资源和指南,能帮助您紧跟技术潮流,确保系统和应用始终保持最佳状态。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
sed -i 's/old_string/new_string/g' file.txt
- 在文件内替换字符串。
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